Kimi K3 在網絡攻擊規劃方面表現遜於美國前沿人工智能模型

一份聯合評估報告指出，在構建軟件漏洞利用程序和運行模擬網絡攻擊方面，Moonshot AI 的 Kimi K3 還達不到美國tron的 AI 系統水平。. 

英國人工智能安全研究所 (AISI) 和美國人工智能標準與創新中心 (CAISI) 進行了評估，並於 7 月 23 日公佈了評估結果。.

Moonshot 預計將於 7 月 27 日向公衆開放該模型的全部權重，研究結果表明 Kimi K3 的安全措施並沒有阻止它參與網絡攻擊活動。.

聯合評估對Kimi K3有什麼發現？

這 兩個機構 使用 ExploitBench 對 Kimi K3 進行了測試。ExploitBench 是卡內基梅隆大學開發的一項測試，用於評估模型將漏洞利用推向極致的能力。該測試基於 Chrome V8 引擎在 2023 年之後發現的 41 個漏洞。Kimi K3 的得分爲 32%。美國領先的模型平均得分爲 76.2%，而中國的 GLM-5.2 得分僅爲 24%。

任意代碼執行，即攻擊者完全控制目標機器，是該基準測試中最危險的結果。美國機型平均在 41 項任務中的 20 項中達到此結果。而 Kimi K3 則一次也沒有達到。.

GLM-5.2 也未能達到目標。因此，儘管 Kimi K3 目前在網絡能力方面領先於同級別競爭對手，但在真正遭受攻擊時能夠造成最大破壞的環節上，它卻有所欠缺。.

正在進行一項包含 32 個步驟的網絡攻擊，目前已進行到一半。

第二個測試名爲“最後的挑戰”，它將一個模型放入一個模擬的企業網絡中，該網絡包含大約 20 臺主機，分佈在四個子網中。. 

人類專家完成全部32步流程大約需要20個小時。Kimi K3平均完成17步，而美國最優秀的模型平均完成28.5步，GLM-5.2完成11步。.

然而，評估人員注意到，Kimi K3 在十次嘗試中完成了一次完整的鏈，並且沒有超過評估人員設定的 1 億代幣上限。. 

美國最好的模型十次裏能解決六七次。相關機構將那一次成功解讀爲該模型具備這種能力的證據；然而，它無法隨時調用這種能力。他們指出，該靶場沒有主動防禦系統，而且通往目標的路徑是預先設定好的，因此任何攻擊者都能輕易得逞。.

Kimi K3 是否有安全措施使其能夠拒絕？

評估人員指出，該模型無需任何阻力即可執行任務，這是一個重大風險。他們表示：“Kimi K3 能夠在獲得初始網絡訪問權限並接到指令後，自主攻擊小型、防禦薄弱且易受攻擊的企業系統。” 

AISI此前曾警告，開放模型能力的提升會帶來“持續且不可逆轉的濫用風險”。一旦Kimi K3的權重數據在7月27日公開，其運行機制將不再受託管方的限制。.

爲什麼 Kimi K3 的網絡評分比其總評分低？

在這份報告發布之前， Kimi K3 的tron綜合性能，這一點至今未變；然而，在網絡安全測試中，它的不足之處卻暴露無遺。據報道，這款擁有 2.8 萬億參數的中國模型擊敗了 Claude 4.8 和 GPT-5.5，並在一些排行榜上名列前茅。

據相關機構稱，這可能是由於該模型的構建方式所致。.

白宮科學主任 邁克爾·克拉齊奧斯指責“登月計劃” 盜用了Anthropic公司的Fable模型，並將其輸出用作訓練數據。 

Anthropic 的分類器會屏蔽高級攻擊性網絡提示。這意味着從 Claude 的回覆中提取的訓練集無法提供足夠的素材來訓練這些特定技能。. 

Kimi K3 沒有這些分類器，這使得它在一般工作方面可以與西方模型相媲美，但在漏洞利用能力方面仍然不足。.

如果你正在閱讀這篇文章，你已經領先一步了。 訂閱我們的新聞簡報，繼續保持領先優勢。